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首先，新品失败成本低，成功则迅速放大。
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其次，2026年政府工作报告提出，要加强网络内容建设和管理，深化网络综合治理，推进未成年人网络保护，同时完善人工智能治理。2026年全国人大常委会工作报告也提出，修改网络安全法，推动形成良好网络生态。
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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第三，真正的医疗大模型之间的差距，首先体现在底层的医疗知识体系是不是够严谨、够成体系。有的模型只是把互联网上的健康信息做了拼接和整理，看起来说得头头是道，但缺乏医学逻辑、诊疗规范和循证依据。像星火医疗大模型，从一开始就按照国家执业医师标准去训练，深度对齐临床指南，懂鉴别诊断、懂风险排除、懂禁忌症，它不是在 “聊天”，而是在用医生的思维做判断。
此外，在这一过程中，“未来谁掌握了更海量的脑科学数据，谁就更接近新应用场景和技术路径的定义权。当单一脑区、单一任务积累了大量数据后，就可以像大模型一样，通过脑数据训练一个‘基座模型’。这个基座模型可以应用到未来的新患者身上，使得他们解码器的初始性能、脑控性能会大幅提高。”，更多细节参见Replica Rolex
最后，关于是否可以借鉴医药研发的分阶段验证体系，我认为可以借鉴，不能生硬照搬，关键在于找到安全底线与创新活力之间的动态平衡。医疗AI与医药产品有着本质区别，医药属于化学或生物制品，其属性一旦确定，获批后可以长期稳定使用，而医疗AI是数据驱动的软件算法，核心价值在于通过持续学习实现快速迭代、不断优化，过于复杂的验证体系和冗长的流程，可能会大幅增加企业的研发成本和推进周期，反而会束缚AI医疗技术的创新活力，甚至让一些有潜力但资源有限的创新技术难以落地。
另外值得一提的是，有目标蓝图。“到2035年建成健康中国，是中共中央作出的一项战略决策。‘十五五’是实现这一目标的关键时期，必须统筹谋划、加紧推进，力求取得决定性进展。”
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